纸箱拆垛

场景背景

食品饮料、日化、家电等行业成品纸箱码垛后的转运拆垛环节，人工搬运劳动强度大、招工难。纸箱垛型以 1.2×1.0m 标准托盘、5 层 2×3 砖砌错位为主，看似规整，实则对视觉方案要求苛刻：胶带反光干扰结构光成像、箱面紧密贴合无缝隙可辨、混 SKU 产线换型频繁，传统方案往往「看得见、抓不准、换型慢」。

视觉应用点

整层识别：LumiSwift 单帧点云重建整层垛面，2×3 砖砌错位垛一次检出全部箱位姿。胶带反光、紧密贴合的纸箱照抓不误，无需人工调整垛型。

混 SKU 免训练：基于纸箱大模型的 AI 实例分割，新箱型免采样、免重训，一键导入即可作业；混线生产中不同规格纸箱混垛也能逐箱识别。

节拍保障：采图到出点 ≤ 2s，支持整层抓取与单箱散拆两种模式；20 箱多抓方案计算 < 1s，单条机器人轨迹规划 ≈ 10ms，端到端规划全链路 ≤ 1s。

精准抓取：6 自由度位姿解算，斜置、错位、多朝向纸箱均可引导抓取；一排多抓组合自动寻优，SAT 碰撞检测精确分离。

推荐配置

LumiSwift 3D智能相机固定安装（eye-to-hand），Web 控制台拖拽编排「采集→识别→抓取→输出」流水线，位姿直出机器人坐标系；STL-SmartVision 平台承担标定与轨迹规划，自动采集标定 ≈ 2 分钟，当天部署上线。